나비 모형으로 연구하기

학습개요

기본 모형을 자신의 연구 관심사에 따라 수정하는 방법을 익힌다.

학습목표

기본 모형으로부터 분석 가능한 모형으로 발전시킨다.
주석 처리 방법을 안다.
관심을 갖고 있는 변수의 값을 변화시킬 수 있다.
모형이 타당한 지 확인할 수 있다.
외부 자료 파일 불러오기를 할 수 있다.
결과를 그래프 또는 분석 가능한 포맷으로 저장할 수 있다.

주요 용어

새 이름으로 저장, slider, 전역 변수, 국지 변수, 주석, boolean, monitor, plot, 시나리오, 실험, export-plot, file-open, user-file

연구의 시작

들어가기
- 이 강의를 마친 후 다음을 할 수 있다.
  - ODD 프로토콜과 희망 사항 등에 따라 기본 모형에서 수정할 부분을 정리한다.
  - 필요한 변수, 필요한 절차 등을 정리한다.
  - 매뉴얼과 사전을 확인하며 필요한 것을 확인한다.
- 다음을 해보자.
  - 직접 만든 기본 모형에서 확장해야할 요소가 무엇인지 정리해보자.
진짜 일은 최초의 모형을 만든 후 시작
- 논문은 결과물이지, 과정을 자세하게 보여주지 않음
- 연구 주제에 대한 답을 찾을 때까지 모형 분석과 수정의 반복 작업이 필요
모델 라이브러리
- 장점: 이미 실현되어 있음 \(\rightarrow\) 선배 연구자들이 세운 가정과 수식이 어떻게 작동하는지 보여줌
- 단점: 연구 방법을 알려주지는 않음
  - 어떻게 아이디어와 개념을 만들었고,
  - 가설을 발전시키고 테스트 했는지,
  - 관찰된 현상을 얼마나 좁게 또는 얼마나 일반화시켜서 설명할 것인지 등을 보여주지 않음
나비 모형의 목적: 통로의 창발
- 즉, 나비를 유인하는 어떤 요소가 없더라도, 나비가 움직이는 경로가 집중된다는 것
- 이런 경로가 언제 어떻게 나타나는 지 설명해야함
- 하지만 현재의 모형은 나비의 움직임을 눈으로 볼 수 있도록 만들었을 뿐
무엇부터 해야할까? \(\rightarrow\) ODD와 희망 사항을 다시 확인하자
- 통로라고 말할 수 있는 구체적인 값이 필요
- 가상 지형을 실제 지형으로 대체해야 함
넷로고 매뉴얼과 사전을 계속 찾아봐야 함

나비, 통로를 만들까?

들어가기
- 이 강의를 마친 후 다음을 할 수 있다.
  - 주석 처리를 잘 활용할 수 있다.
  - boolean 변수를 활용할 수 있다.
  - 계산 과정을 정리하고, 필요한 변수를 지정할 수 있다.
  - 결과 값을 확인하는 방법을 알고, 이를 통해 오류 파악 및 수정을 할 수 있다.
- 다음을 해보자.
  - 주석의 용도를 정리해보자.
  - 자신이 만든 모형의 오류를 다각도로 확인해보자.
통로의 정의가 필요
- 기본 모형에서 나비는 정해진 시간 동안 계속 움직임
  - \(\rightarrow\) 나비가 국지적 정상에 도달하면 멈춘다는 가정을 추가
  - 국지적 정상: 주변의 8개 patches보다 높은 patches
  - \(\rightarrow\) 주변 8개를 어떻게 지정? \(\rightarrow\) neighbors 사용
- 모든 나비가 사용하는 통로의 폭 \(= \dfrac{\text{나비가 지나간 길}}{\text{나비의 출발점과 도착점을 연결하는 (평균) 직선 거리}}\)
- 모든 나비가 같은 직선 경로를 따라 올라간다고 생각하면, 통로의 폭은 작을 것
  - \(\rightarrow\) 다른 경로를 따른다면, 폭이 커질 것
나비가 곧장 언덕을 오를 확률 \(q\) \(\rightarrow\) 통로의 폭에 영향
- \(\rightarrow\) 이 둘의 관계를 그래프로 그려보자.
새 이름으로 저장: butterfly_2.nlogo
- 모형에 변화를 줄 때는 항상 이전 모형의 복사 파일을 만든 후에 진행
- 단순한 시도만 하고자 할 때도, 반드시 원본 파일을 남겨두고, 복제 파일에서 진행할 것
- 미래의 나와 과거의 나가 대화할 때가 많음
  - Code 탭에 어떤 변화가 있는 지 기록하거나,
  - 표를 만들어 어떤 변화가 있는 지 정리해두는 것도 좋음
50 마리 생성
```
crt 50
[
 ...
]
```
\(q\)를 변화시키자
- Interface 탭, sliders 생성 \(\rightarrow\) \(q\) 변경
- 0.0에서 1.0까지 0.01씩 증가하도록
경고가 나오는 것이 정상
- sliders, switches, choosers는 모두 전역 변수를 사용
- 코드의 값을 반영하지, Interface에서 조정한 값을 반영하지 않음
- \(\rightarrow\) 코드에서의 \(q\) 값을 주석 처리 해야 함
```
globals
[
 ;q
]
```
주석 처리: 주석 처리하고 싶은 부분의 앞에 ;
- 편집기의 단축키를 사용하여 입력하면 편함
- 지금 하고 있는 일이 무엇인지 설명
- 변수 설명
- 각 단계의 맥락을 설명
- 끝이 어디인지 확인
- 긴 프로그램의 경우 해당 절차 가 어디서 끝나는 지 확인할 때

국지적 최고봉에 올라오면 멈추도록

to move
... 
 if elevation >= 
 [elevation] of max-one-of neighbors [elevation] 
 [stop]
... 

통로 폭을 계산하자
- \(\rightarrow\) 계산 식을 보면, 우리에게 필요한 것은 출발점과 도착점의 직선 거리와 나비가 지나간 길
- 나비의 출발점: patch-here 사용
```
turtles-own
[
 start-patch
]
		
...
		
crt 50
[
 ...
 set start-patch patch-here
 pendown
]
```
- 우리는 나비가 어떤 patches 를 사용할 지 모름
  - \(\rightarrow\) 모든 patches 에 나비의 사용 여부 속성을 부여
  - boolean (true-false) 변수 만들기: 변수명 끝에 \(?\)를 붙여서
  - 초기 설정 변수(initializing variables)
    patches-own [ used? ] ... to setup ca ask patches [ ... set used? false ]
    - 새로운 변수는 다른 값을 지정하기 전에는 \(0\)에서 시작
    - 프로그램 작동에는 문제를 일으키지 않지만, 분석에서는 문제가 될 수 있는 데, 알기도 찾기도 어려운 에러가 됨
    - \(\rightarrow\) 값을 주고 시작하는 습관을 들이도록
- 나비가 지나간 이후 \(\rightarrow\) patches 사용 여부를 알 수 있음
```
to move
 ...
 set used? true
end
```
이제 통로 폭(corridor width)을 계산해야 함 \(\rightarrow\) 계산된 값을 가져오기 위해 to-report 사용
- 우리가 알고자 하는 값을 구하는 과정을 생각해보자
  1. 나비가 지나간 모든 patches의 수를 계산 \(\rightarrow\) count, with 사용
  2. 나비 각각의 출발점과 현재 위치의 거리를 계산 \(\rightarrow\) distance 사용
  3. 나비 전체의 평균 거리를 계산 \(\rightarrow\) mean [] of 사용
  4. 통로 폭: 1. / 3.
```
  set used? true
end
	
to-report corridor-width
 let num-patches-used count patches with [used? = true]
	
 ask turtles
 [
  set the-distance distance start-patch
  set mean-of-the-distance mean [the-distance] of turtles  
 ]
	 
report num-patches-used / mean-of-the-distance
end
```
- 변수 지정을 잊지 말자
```
globals
[
 ;q
 mean-of-the-distance
]

turtles-own
[
 start-patch
 the-distance
]
```
실행하면? 통로 폭의 값을 확인하지는 못했음 \(\rightarrow\) 계산된 통로 폭의 값을 확인하자
- 결과 관찰 \(\rightarrow\) 결과 창 만들기
  - Interface 탭 \(\rightarrow\) Monitor
  - reporter에 corridor-width 쓰기
  - 경고가 나오는 것이 정상
- 결과 값을 모니터 창에 \(\rightarrow\) 국지(local) 변수 final-corridor-width 사용, 결과 창에 설명 만들기
```
to go
 ...
 let final-corridor-width corridor-width
 ...
 if ticks >= 1000 [output-print word "Corridor width: " final-corridor-width stop]
end
		
```
- \(q\)를 변화시켰을 때, 결과 값이 변화하는가? \(\rightarrow\) 변화하지 않음
  - 논리의 문제?
  - 코딩의 문제?
    - 잘못 쓴 변수 이름
    - 문법 오류
    - primitives의 계산 방법을 잘못 알고 있음
    - 결과 창 설정 오류 등
- \(\rightarrow\) set q 0.4를 그대로 두면 \(q = 0.4\)로 고정
  - \(q\) 관련 명령도 모두 주석 처리해야 함
  - 변수 값을 정확히 불러오는 중인지는 알기도 찾기도 어려운 에러 중의 하나 \(\rightarrow\) 어떻게 확인 가능할 지 모형의 구조를 면밀히 생각해볼 것
    to setup ... ;set q 0.4 reset-ticks end

결과 확인과 외부 자료 사용

들어가기
- 이 강의를 마친 후 다음을 할 수 있다.
  - 결과 그래프를 그릴 수 있다.
  - 결과 파일을 내보내기 한다.
  - 외부 파일을 불러온다.
- 다음을 해보자.
  - 자신이 만든 모형에서 그래프 또는 어떤 방법으로 결과를 확인해야 하는가?
  - 자신이 만든 모형에서 필요한 외부 입력 데이터는 무엇인가?
  - 자신이 만든 모형에서 게산 시간을 줄일 수 있는 방법은 무엇인가?
끝? 우리는 아직 \(q\)와 통로의 관계를 확인하지 않았음
- 그래프 그리기 \(\rightarrow\) plot
```
to go
 ask turtles [move]
 ...
 plot corridor-width
 ...
end
```
  - 위 상태에서 코드는 경고없이 잘 저장 되지만, 실행하면 에러를 만듬 \(\rightarrow\) 그래프를 만들어야 함
  - Interface 탭 \(\rightarrow\) Plot
  - Name: Corridor Width
  - x-axis: Tick
  - y-axis: Corridor Width
  - pen update commands의 내용은 모두 삭제
- \(q\) 를 변화시키면서, 통로 폭의 변화를 확인하자 \(\rightarrow\) export-plot
- .csv 파일로 내보내기
```
to go
 ...
 export-plot "Corridor width" (word "Corridor-output-for-q-" q ".csv")  
end
```
- 스프레드시트 프로그램이나 통계 패키지에서 .csv 파일을 불러와서 분석
- 여기까지 완성한 코드를 저장
  - 예제 코드 butterfly_2.nlogo와 비교 확인할 것
실제 지리적 공간에서 하려면?
- UTM 같은 좌표 시스템을 바로 넷로고에서 사용할 수 없음 \(\rightarrow\) 전환 필요
  - 전환은 관련 소프트웨어에서 알아서
  - 가로로 한 줄에, grid point or cell 좌표 정보, 공간 특성 정보가 들어가도록 작성
  - 넷로고의 patch 하나의 크기(\(1 \times 1\))에 맞춰 실제 공간의 크기를 보정 해주어야 함
- 넷로고 에서 공간 설정
  - Settings 창 또는
  - 명령어 resize-world
- 우리는 이미 만들어진 공간 파일을 불러올 것
  - 새 이름으로 저장: butterfly_3.nlogo
  - 불러올 공간 파일: Railsback and Grimm, Supporting Materials Chapter 5, “ElevationData.txt
  - 불러올 파일을 같은 작업 폴더에 두고 file-open을 사용하거나 아니면 user-file 사용
    to setup ca file-open "ElevationData.txt" while [not file-at-end?] [let next-X file-read let next-Y file-read let next-elevation file-read ask patch next-X next-Y [set elevation next-elevation] ] file-close ask patches ... end
최고 높이와 최저 높이에 따라 색을 변화 \(\rightarrow\) max, min 사용
- 기존의 지형은 주석 처리한 후 아래 내용을 입력
```
to setup
...
file-close
		
ask patches
[
 ;...
 set pcolor scale-color green elevation 
  (min [elevation] of patches) 
  (max [elevation] of patches)
		 
 set used? false
]
end
```
- 실행하는 데 오래 걸리는 것이 정상
- 22,500개의 patches 각각의 최소와 최대 높이를 확인하도록 했기 때문
- 우리의 1차 목표는 논리적 구조에 맞는 정확한 계산 모형을 만드는 것
- 하지만 때로는 계산 속도를 개선할 필요가 있음
  - \(\rightarrow\) 계산 시간이 너무 오래 걸리면, 수정과 평가에 너무 많은 시간을 소모할 수 있기 때문
- 지금의 문제를 해결하려면?
```
file-close
		
let min-elevation min [elevation] of patches
let max-elevation max [elevation] of patches
		
ask patches
[
; ...
 set pcolor scale-color green elevation min-elevation max-elevation
		 
 set used? false
]
end
```
초기 값을 바꿔보자
- 나비의 출발점을 바꿔보자
```
crt 50
[
 ; setxy 85 95
 setxy random-pxcor random-pycor
] 
```
- 나비의 수를 바꿔보자
```
crt 500
```
- 여기까지 완성한 코드를 저장
  - 예제 코드 butterfly_3.nlogo와 비교 확인할 것
서로 다른 시나리오가 반복되는 실험(experiments)을 해야 함
- 모형과 변수/입력 자료/초기 조건의 한 집합이 하나의 시나리오
- 만약 확률 과정이 없다면, 하나의 시나리오를 여러 번 반복하더라도 동일한 결과가 나올 것
반복 실험은 다른 시나리오를 시행하는 것
- 무작위로 생성되는 수가 바뀌거나
- 입력 자료를 바꾸거나
- 초기 값을 바꾸는 것도 다른 시나리오가 될 수 있음
- \(\rightarrow\) 모형에서 확률 과정 또는 어떤 한 요소만 변화하고 다른 요소는 변화하지 않도록 모형을 실행하는 것
우리의 경우, \(q\)
반복 시행을 수동으로? \(\rightarrow\) BehaviorSpace가 우리를 구원하리라
- Tools \(\rightarrow\) BehaviorSpace \(\rightarrow\) New
- 매뉴얼 : Features \(\rightarrow\) BehaviorSpace Guide
- 전역 변수 값을 바꿔서 다수의 시나리오를 생성
- 각 시나리오를 반복 시행 (repetitions)
- 각 시행의 결과를 모아서 하나의 파일로 작성

정리하기

중요한 변화가 있을 때에는 새로운 버전의 파일을 저장하고 변화 내용을 기록한다.
필요에 따라 주석 처리를 한다.
모형에서 필요한 계산 과정을 정리하고, 필요한 변수를 지정해야 한다.
연구 주제에 따라 신뢰할만한 답을 얻기 위해 수정과 반복 시행을 해야한다.
필요에 따라 외부 자료 파일을 불러올 수 있다.
시뮬레이션의 결과값을 별도의 파일로 기록한다.
결과 그래프를 만들고 별도의 파일로 저장한다.
필요에 따라 외부 데이터 파일을 모형에 입력할 수 있다.
필요에 따라 계산 시간을 줄일 수 있는 방법을 찾는다.